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AigenLabs Agent — Docker

Docker 与 AigenLabs Agent 的交集有两种截然不同的方式：

  1. 在 Docker 中运行 AigenLabs — agent 本身在容器内运行（本页的主要内容）
  2. Docker 作为终端后端 — agent 在宿主机上运行，但将每条命令在单个持久化 Docker 沙箱容器中执行，该容器在工具调用、/new 和子 agent 之间保持存活，直至 AigenLabs 进程结束（参见 配置 → Docker 后端）

本页介绍选项 1。容器将所有用户数据（配置、API 密钥、会话、技能、记忆）存储在从宿主机挂载于 /opt/data 的单个目录中。镜像本身是无状态的，可通过拉取新版本进行升级而不会丢失任何配置。

快速开始​

如果这是你第一次运行 AigenLabs Agent，请在宿主机上创建一个数据目录，并以交互方式启动容器以运行设置向导：

mkdir -p ~/.aigenlabs
docker run -it --rm \
  -v ~/.aigenlabs:/opt/data \
  aigenlabs/aigenlabs-agent setup

这将进入设置向导，向导会提示你输入 API 密钥并将其写入 ~/.aigenlabs/.env。你只需执行一次。强烈建议此时为 gateway 配置一个聊天系统。

以 gateway 模式运行​

配置完成后，将容器作为持久化 gateway（Telegram、Discord、Slack、WhatsApp 等）在后台运行：

docker run -d \
  --name aigenlabs \
  --restart unless-stopped \
  -v ~/.aigenlabs:/opt/data \
  -p 8642:8642 \
  aigenlabs/aigenlabs-agent gateway run

端口 8642 暴露 gateway 的 OpenAI 兼容 API 服务器和健康检查端点。如果你只使用聊天平台（Telegram、Discord 等），该端口是可选的；但如果你希望 dashboard 或外部工具访问 gateway，则必须开放。

注意：API 服务器需设置 API_SERVER_ENABLED=true 才会启用。若要在容器内将其暴露至 127.0.0.1 以外，还需设置 API_SERVER_HOST=0.0.0.0 和 API_SERVER_KEY（最少 8 个字符——可用 openssl rand -hex 32 生成）。示例：

docker run -d \
  --name aigenlabs \
  --restart unless-stopped \
  -v ~/.aigenlabs:/opt/data \
  -p 8642:8642 \
  -e API_SERVER_ENABLED=true \
  -e API_SERVER_HOST=0.0.0.0 \
  -e API_SERVER_KEY="$(openssl rand -hex 32)" \
  -e API_SERVER_CORS_ORIGINS='*' \
  aigenlabs/aigenlabs-agent gateway run

在面向互联网的机器上开放任何端口都存在安全风险。除非你了解相关风险，否则不应这样做。

运行 dashboard​

内置 Web dashboard 作为可选的子进程在与 gateway 相同的容器内运行。设置 AIGENLABS_DASHBOARD=1 可在容器回环地址（127.0.0.1）上默认运行 dashboard：

docker run -d \
  --name aigenlabs \
  --restart unless-stopped \
  -v ~/.aigenlabs:/opt/data \
  -p 8642:8642 \
  -e AIGENLABS_DASHBOARD=1 \
  aigenlabs/aigenlabs-agent gateway run

入口点在 exec 主命令之前，以非 root 用户 aigenlabs 在后台启动 aigenlabs dashboard。Dashboard 输出在 docker logs 中以 [dashboard] 为前缀，便于与 gateway 日志区分。

环境变量描述默认值
AIGENLABS_DASHBOARD设为 1（或 true / yes）以在主命令旁启动 dashboard（未设置——不启动 dashboard）
AIGENLABS_DASHBOARD_HOSTdashboard HTTP 服务器的绑定地址127.0.0.1
AIGENLABS_DASHBOARD_PORTdashboard HTTP 服务器的端口9119
AIGENLABS_DASHBOARD_INSECURE设为 1（或 true / yes）以在不启用 OAuth 鉴权门控的情况下绑定。仅在可信网络（且通过没有 OAuth 契约的反向代理时）使用——dashboard 会暴露 API 密钥与会话数据（未设置——当注册了 DashboardAuthProvider 时启用门控）

默认情况下，dashboard 保持在回环地址（127.0.0.1），以避免将 Web 界面暴露到网络。若要有意发布，请设置 AIGENLABS_DASHBOARD_HOST=0.0.0.0。当以下两项同时满足时， dashboard 的 OAuth 鉴权门控会自动启用：

  1. 绑定地址为非回环地址，且
  2. 注册了一个 DashboardAuthProvider 插件。

捆绑的 dashboard_auth/nous 提供者会在设置 AIGENLABS_DASHBOARD_OAUTH_CLIENT_ID 时自动激活（参见 Web Dashboard → 鉴权）。门控启用后， 浏览器调用方会先被重定向到所配置门户的 OAuth 流，然后才能 访问任何受保护路由。

如果未注册提供者且绑定为非回环地址，dashboard 会在启动时 失败关闭，并给出指向缺失环境变量的具体错误信息。要显式 退出门控——用于不使用 OAuth 契约、通过你自己的反向代理部署 在可信局域网中的场景——请设置 AIGENLABS_DASHBOARD_INSECURE=1。 这会恢复旧的“无鉴权，但发出告警”模式，也是唯一可以禁用门控的 路径；绑定地址不再隐式决定 --insecure。

备注

dashboard 在容器内作为受监管的 s6 服务运行。如果 dashboard 进程崩溃，s6-overlay 会在短暂退避后自动 重启它——你会看到新的 PID，无需重启容器。日志和崩溃输出可通过 docker logs <container> 查看（s6 将服务的 stdout/stderr 转发至此）。

当独立的 dashboard 容器与宿主机共享 PID 与网络命名空间时（例如 network_mode: host，正如仓库自带的 docker-compose.yml 中的 dashboard 服务那样），是支持将 dashboard 作为独立容器运行的。其 gateway 存活检测需要与 gateway 进程共享 PID 命名空间，因此该限制仅适用于在隔离的 bridge 网络容器中、且未共享 PID 命名空间的 dashboard。

交互式运行（CLI 聊天）​

对已有数据目录打开交互式聊天会话：

docker run -it --rm \
  -v ~/.aigenlabs:/opt/data \
  aigenlabs/aigenlabs-agent

或者，如果你已通过 Docker Desktop 等方式在运行中的容器内打开了终端，直接运行：

/opt/aigenlabs/.venv/bin/aigenlabs

持久化卷​

/opt/data 卷是所有 AigenLabs 状态的唯一数据来源。它映射到宿主机的 ~/.aigenlabs/ 目录，包含：

路径内容
.envAPI 密钥和机密
config.yaml所有 AigenLabs 配置
SOUL.mdAgent 个性/身份
sessions/对话历史
memories/持久化记忆存储
skills/已安装的技能
cron/定时任务定义
hooks/事件 hook
logs/运行时日志
skins/自定义 CLI 皮肤
注意

切勿同时对同一数据目录运行两个 AigenLabs gateway 容器——会话文件和记忆存储不支持并发写入。

多 profile 支持​

AigenLabs 支持多个 profile——独立的 ~/.aigenlabs/ 目录，让你可以从单个安装运行独立的 agent（不同的 SOUL、技能、记忆、会话、凭据）。在 Docker 下运行时，不建议使用 AigenLabs 内置的多 profile 功能。

推荐的模式是每个 profile 一个容器，每个容器将各自的宿主机目录绑定挂载为 /opt/data：

# 工作 profile
docker run -d \
  --name aigenlabs-work \
  --restart unless-stopped \
  -v ~/.aigenlabs-work:/opt/data \
  -p 8642:8642 \
  aigenlabs/aigenlabs-agent gateway run

# 个人 profile
docker run -d \
  --name aigenlabs-personal \
  --restart unless-stopped \
  -v ~/.aigenlabs-personal:/opt/data \
  -p 8643:8642 \
  aigenlabs/aigenlabs-agent gateway run

在 Docker 中使用独立容器而非 profile 的原因：

  • 隔离性 — 每个容器有独立的文件系统、进程表和资源限制。一个 profile 中的崩溃、依赖变更或失控会话不会影响另一个。
  • 独立生命周期 — 可独立升级、重启、暂停或回滚每个 agent（docker restart aigenlabs-work 不会影响 aigenlabs-personal）。
  • 清晰的端口和网络隔离 — 每个 gateway 绑定各自的宿主机端口；聊天平台或 API 服务器之间不存在串扰风险。
  • 更简单的心智模型 — 容器即 profile。备份、迁移和权限管理都跟随绑定挂载的目录，无需记住额外的 --profile 标志。
  • 避免并发写入风险 — 上述关于不得对同一数据目录运行两个 gateway 的警告同样适用于单个容器内的 profile。

在 Docker Compose 中，只需为每个 profile 声明一个服务，使用不同的 container_name、volumes 和 ports：

services:
  aigenlabs-work:
    image: aigenlabs/aigenlabs-agent:latest
    container_name: aigenlabs-work
    restart: unless-stopped
    command: gateway run
    ports:
      - "8642:8642"
    volumes:
      - ~/.aigenlabs-work:/opt/data

  aigenlabs-personal:
    image: aigenlabs/aigenlabs-agent:latest
    container_name: aigenlabs-personal
    restart: unless-stopped
    command: gateway run
    ports:
      - "8643:8642"
    volumes:
      - ~/.aigenlabs-personal:/opt/data

环境变量转发​

API 密钥从容器内的 /opt/data/.env 读取。你也可以直接传递环境变量：

docker run -it --rm \
  -v ~/.aigenlabs:/opt/data \
  -e ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..." \
  -e OPENAI_API_KEY="sk-..." \
  aigenlabs/aigenlabs-agent

直接传入的 -e 标志会覆盖 .env 中的值。这对于不希望将密钥写入磁盘的 CI/CD 或密钥管理器集成非常有用。

寻找 Docker 作为终端后端的说明？

本页介绍在 Docker 内运行 AigenLabs 本身。如果你希望 AigenLabs 在 Docker 沙箱容器内执行 agent 的 terminal / execute_code 调用（每个 AigenLabs 进程对应一个持久容器），那是另一个配置块——terminal.backend: docker 加上 terminal.docker_image、terminal.docker_volumes、terminal.docker_forward_env、terminal.docker_run_as_host_user 和 terminal.docker_extra_args。完整配置请参见 配置 → Docker 后端。

Docker Compose 示例​

对于同时运行 gateway 和 dashboard 的持久化部署，使用 docker-compose.yaml 更为方便：

services:
  aigenlabs:
    image: aigenlabs/aigenlabs-agent:latest
    container_name: aigenlabs
    restart: unless-stopped
    command: gateway run
    ports:
      - "8642:8642"   # gateway API
      - "9119:9119"   # dashboard（仅在 AIGENLABS_DASHBOARD=1 时生效）
    volumes:
      - ~/.aigenlabs:/opt/data
    environment:
      - AIGENLABS_DASHBOARD=1
      # 取消注释以直接转发特定环境变量而非使用 .env 文件：
      # - ANTHROPIC_API_KEY=${ANTHROPIC_API_KEY}
      # - OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY}
      # - TELEGRAM_BOT_TOKEN=${TELEGRAM_BOT_TOKEN}
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 4G
          cpus: "2.0"

使用 docker compose up -d 启动，使用 docker compose logs -f 查看日志。Dashboard 输出以 [dashboard] 为前缀，便于从 gateway 日志中过滤。

资源限制​

AigenLabs 容器需要适量资源。推荐最低配置：

资源最低推荐
内存1 GB2–4 GB
CPU1 核2 核
磁盘（数据卷）500 MB2+ GB（随会话/技能增长）

浏览器自动化（Playwright/Chromium）是最耗内存的功能。如果不需要浏览器工具，1 GB 即可。启用浏览器工具时，请至少分配 2 GB。

在 Docker 中设置限制：

docker run -d \
  --name aigenlabs \
  --restart unless-stopped \
  --memory=4g --cpus=2 \
  -v ~/.aigenlabs:/opt/data \
  aigenlabs/aigenlabs-agent gateway run

Dockerfile 说明​

官方镜像基于 debian:13.4，包含：

  • Python 3 及所有 AigenLabs 依赖（uv pip install -e ".[all]"）
  • Node.js + npm（用于浏览器自动化和 WhatsApp 桥接）
  • Playwright 与 Chromium（npx playwright install --with-deps chromium --only-shell）
  • ripgrep、ffmpeg、git 和 xz-utils 作为系统工具
  • docker-cli — 使容器内运行的 agent 可以驱动宿主机的 Docker 守护进程（绑定挂载 /var/run/docker.sock 以启用），用于 docker build、docker run、容器检查等操作
  • openssh-client — 从容器内启用 SSH 终端后端。SSH 后端调用系统 ssh 二进制文件；若缺少此组件，在容器化安装中会静默失败
  • WhatsApp 桥接（scripts/whatsapp-bridge/）
  • s6-overlay v3 作为 PID 1（替代旧版 tini）——监管 dashboard 和各 profile gateway，崩溃后自动重启，回收僵尸子进程，并转发信号

容器的 ENTRYPOINT 是 s6-overlay 的 /init。启动时：

  1. 以 root 身份运行 /etc/cont-init.d/01-aigenlabs-setup（即 docker/stage2-hook.sh）：可选的 UID/GID 重映射、修复卷所有权、首次启动时初始化 .env / config.yaml / SOUL.md、同步内置技能。
  2. 运行 /etc/cont-init.d/02-reconcile-profiles（即 aigenlabs_cli.container_boot）：遍历 $AIGENLABS_HOME/profiles/<name>/，在 /run/service/gateway-<profile>/ 下重建各 profile 的 gateway s6 服务槽，并仅自动启动上次记录状态为 running 的 profile（参见 Per-profile gateway 监管）。
  3. 启动静态的 main-aigenlabs 和 dashboard s6-rc 服务。
  4. 将容器的 CMD 作为主程序 exec（/opt/aigenlabs/docker/main-wrapper.sh），根据用户传给 docker run 的参数进行路由：
    • 无参数 → aigenlabs（默认）
    • 第一个参数是 PATH 上的可执行文件（如 sleep、bash）→ 直接 exec
    • 其他情况 → aigenlabs <args>（子命令透传） 主程序退出时容器退出，并使用其退出码。
与 pre-s6 镜像的破坏性变更

容器 ENTRYPOINT 现在是 /init（s6-overlay），而非 /usr/bin/tini。所有五种已记录的 docker run 调用模式（无参数、chat -q "…"、sleep infinity、bash、--tui）的行为与基于 tini 的镜像完全相同。如果你有依赖 tini 特定信号行为或硬编码 /usr/bin/tini -- 调用的下游封装，请固定到之前的镜像标签。

权限模型

除非你在命令链中保留 /init（或等效的旧版 docker/entrypoint.sh shim，它会转发到 stage2 hook），否则不要覆盖镜像入口点。s6-overlay 的 /init 以 root 运行，以便在首次启动时对卷执行 chown，然后通过 s6-setuidgid 为每个受监管的服务以及主程序降权至 aigenlabs 用户。在官方镜像内以 root 启动 aigenlabs gateway run 默认会被拒绝，因为这可能在 /opt/data 中留下 root 所有的文件，导致后续 dashboard 或 gateway 启动失败。仅在你有意接受该风险时才设置 AIGENLABS_ALLOW_ROOT_GATEWAY=1。

Per-profile gateway 监管​

在容器内，每个通过 aigenlabs profile create <name> 创建的 profile 都会自动在 /run/service/gateway-<name>/ 注册一个受 s6 监管的 gateway 服务。你在宿主机上运行的生命周期命令在此同样适用：

aigenlabs profile create coder            # 注册 gateway-coder s6 槽
aigenlabs -p coder gateway start          # s6-svc -u  → 受监管的 gateway
aigenlabs -p coder gateway stop           # s6-svc -d  → 服务停止
aigenlabs -p coder gateway restart        # s6-svc -t  → 向 supervisor 发送 SIGTERM
aigenlabs profile delete coder            # 拆除 s6 槽

相比 pre-s6 镜像的监管优势：

  • Gateway 崩溃后由 s6-supervise 在约 1 秒退避后自动重启。
  • Dashboard 崩溃后自动重启（设置 AIGENLABS_DASHBOARD=1 以启动）。
  • docker restart 保留运行中的 gateway：cont-init 协调器读取 $AIGENLABS_HOME/profiles/<name>/gateway_state.json，若上次记录状态为 running 则恢复该槽。已停止的 gateway 保持停止状态。
  • 各 profile 的 gateway 日志持久化于 $AIGENLABS_HOME/logs/gateways/<profile>/current（由 s6-log 轮转），协调器的操作记录在每次启动时追加到 $AIGENLABS_HOME/logs/container-boot.log。

在容器内执行 aigenlabs status 会显示 Manager: s6 (container supervisor)。使用 /command/s6-svstat /run/service/gateway-<name> 查看原始 supervisor 状态（注意 /command/ 仅在监管树进程的 PATH 中；从 docker exec 调用时请传入绝对路径）。

升级​

拉取最新镜像并重建容器。你的数据目录不受影响。

docker pull aigenlabs/aigenlabs-agent:latest
docker rm -f aigenlabs
docker run -d \
  --name aigenlabs \
  --restart unless-stopped \
  -v ~/.aigenlabs:/opt/data \
  aigenlabs/aigenlabs-agent gateway run

或使用 Docker Compose：

docker compose pull
docker compose up -d

技能与凭据文件​

当使用 Docker 作为执行环境时（不是上述方法，而是 agent 在 Docker 沙箱内运行命令——参见 配置 → Docker 后端），AigenLabs 为所有工具调用复用单个长期运行的容器，并自动将技能目录（~/.aigenlabs/skills/）和技能声明的所有凭据文件以只读卷的形式绑定挂载到该容器中。技能脚本、模板和引用在沙箱内无需手动配置即可使用，由于容器在 AigenLabs 进程的整个生命周期内持续存在，你安装的任何依赖或写入的文件都会在下次工具调用时保留。

SSH 和 Modal 后端也会进行相同的同步——技能和凭据文件在每次命令执行前通过 rsync 或 Modal mount API 上传。

在容器中安装更多工具​

官方镜像预装了一套精选工具（参见 Dockerfile 说明），但并非 agent 可能需要的每个工具都已预装。以下是五种推荐方式，按工作量和持久性递增排列。

npm 或 Python 工具——使用 npx 或 uvx​

对于发布到 npm 或 PyPI 的任何工具，指示 AigenLabs 通过 npx（npm）或 uvx（Python）运行，并将该命令记入其持久记忆。如果工具需要配置文件或凭据，指示其将这些文件放在 /opt/data 下（如 /opt/data/<tool>/config.yaml）。

依赖按需获取并在容器生命周期内缓存。写入 /opt/data 的配置在容器重启后仍然存在，因为它位于绑定挂载的宿主机目录上。包缓存本身在 docker rm 后会重建，但 npx 和 uvx 会在下次运行工具时透明地重新获取。

其他工具（apt 包、二进制文件）——安装并记住​

对于 npm 或 PyPI 之外的工具——apt 包、预构建二进制文件、镜像中未包含的语言运行时——指示 AigenLabs 如何安装（如 apt-get update && apt-get install -y <package>），并告知它记住该安装命令。工具在容器剩余生命周期内持续可用，AigenLabs 在容器重启后下次需要该工具时会重新运行安装命令。

这种方式适合安装快速且偶尔使用的工具。对于频繁使用的工具，建议采用下一种方式。

持久安装——构建派生镜像​

当工具必须在每次容器启动时立即可用且无需重新安装延迟时，构建一个继承自 aigenlabs/aigenlabs-agent 并在层中安装该工具的新镜像：

FROM aigenlabs/aigenlabs-agent:latest

USER root
RUN apt-get update \
    && apt-get install -y --no-install-recommends <your-package> \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
USER aigenlabs

构建并替换官方镜像使用：

docker build -t my-aigenlabs:latest .
docker run -d \
  --name aigenlabs \
  --restart unless-stopped \
  -v ~/.aigenlabs:/opt/data \
  -p 8642:8642 \
  my-aigenlabs:latest gateway run

入口点脚本和 /opt/data 语义原样继承，本页其余内容仍然适用。拉取更新的上游 aigenlabs/aigenlabs-agent 时记得重新构建镜像。

复杂工具或多服务栈——运行 sidecar 容器​

对于自带服务（数据库、Web 服务器、队列、无头浏览器集群）或过于庞大而不适合放在 AigenLabs 容器内的工具，将其作为独立容器运行在共享 Docker 网络上。AigenLabs 通过容器名称访问 sidecar，与访问本地推理服务器的方式相同（参见 连接本地推理服务器）。

services:
  aigenlabs:
    image: aigenlabs/aigenlabs-agent:latest
    container_name: aigenlabs
    restart: unless-stopped
    command: gateway run
    ports:
      - "8642:8642"
    volumes:
      - ~/.aigenlabs:/opt/data
    networks:
      - aigenlabs-net

  my-tool:
    image: example/my-tool:latest
    container_name: my-tool
    restart: unless-stopped
    networks:
      - aigenlabs-net

networks:
  aigenlabs-net:
    driver: bridge

在 AigenLabs 容器内，sidecar 可通过 http://my-tool:<port> 访问（或其提供的任何协议）。这种模式使每个服务的生命周期、资源限制和升级节奏保持独立，避免因单个工具的依赖而使 AigenLabs 镜像臃肿。

广泛有用的工具——提交 issue 或 pull request​

如果某个工具可能对大多数 AigenLabs Agent 用户有用，考虑将其贡献到上游，而不是在私有派生镜像中维护。在 aigenlabs-agent 仓库提交 issue 或 pull request，描述该工具及其使用场景。被纳入官方镜像的工具惠及所有用户，并避免了维护下游 fork 的开销。

连接本地推理服务器（vLLM、Ollama 等）​

在 Docker 中运行 AigenLabs 且推理服务器（vLLM、Ollama、text-generation-inference 等）也在宿主机或另一个容器中运行时，网络配置需要额外注意。

Docker Compose（推荐）​

将两个服务放在同一 Docker 网络上。这是最可靠的方式：

services:
  vllm:
    image: vllm/vllm-openai:latest
    container_name: vllm
    command: >
      --model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
      --served-model-name my-model
      --host 0.0.0.0
      --port 8000
    ports:
      - "8000:8000"
    networks:
      - aigenlabs-net
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - capabilities: [gpu]

  aigenlabs:
    image: aigenlabs/aigenlabs-agent:latest
    container_name: aigenlabs
    restart: unless-stopped
    command: gateway run
    ports:
      - "8642:8642"
    volumes:
      - ~/.aigenlabs:/opt/data
    networks:
      - aigenlabs-net

networks:
  aigenlabs-net:
    driver: bridge

然后在 ~/.aigenlabs/config.yaml 中，使用容器名称作为主机名：

model:
  provider: custom
  model: my-model
  base_url: http://vllm:8000/v1
  api_key: "none"
关键点
  • 使用容器名称（vllm）作为主机名——而非 localhost 或 127.0.0.1，它们指向 AigenLabs 容器本身。
  • model 值必须与传给 vLLM 的 --served-model-name 一致。
  • 将 api_key 设为任意非空字符串（vLLM 要求该请求头，但默认不验证其值）。
  • base_url 末尾不要加斜杠。

独立 Docker run（无 Compose）​

如果推理服务器直接在宿主机上运行（不在 Docker 中），在 macOS/Windows 上使用 host.docker.internal，在 Linux 上使用 --network host：

macOS / Windows：

docker run -d \
  --name aigenlabs \
  -v ~/.aigenlabs:/opt/data \
  -p 8642:8642 \
  aigenlabs/aigenlabs-agent gateway run
# config.yaml
model:
  provider: custom
  model: my-model
  base_url: http://host.docker.internal:8000/v1
  api_key: "none"

Linux（host 网络）：

docker run -d \
  --name aigenlabs \
  --network host \
  -v ~/.aigenlabs:/opt/data \
  aigenlabs/aigenlabs-agent gateway run
# config.yaml
model:
  provider: custom
  model: my-model
  base_url: http://127.0.0.1:8000/v1
  api_key: "none"
使用 --network host 时，-p 标志会被忽略——所有容器端口直接暴露在宿主机上。

验证连通性​

从 AigenLabs 容器内部确认推理服务器可达：

docker exec aigenlabs curl -s http://vllm:8000/v1/models

你应该看到列出已服务模型的 JSON 响应。如果失败，请检查：

  1. 两个容器是否在同一 Docker 网络上（docker network inspect aigenlabs-net）
  2. 推理服务器是否监听 0.0.0.0 而非 127.0.0.1
  3. 端口号是否匹配

Ollama​

Ollama 的配置方式相同。如果 Ollama 在宿主机上运行，使用 host.docker.internal:11434（macOS/Windows）或 127.0.0.1:11434（Linux 使用 --network host）。如果 Ollama 在同一 Docker 网络的独立容器中运行：

model:
  provider: custom
  model: llama3
  base_url: http://ollama:11434/v1
  api_key: "none"

故障排查​

容器立即退出​

检查日志：docker logs aigenlabs。常见原因：

  • .env 文件缺失或无效——先以交互方式运行以完成设置
  • 开放端口时存在端口冲突

"Permission denied" 错误​

容器的 stage2 hook 通过 s6-setuidgid 在每个受监管的服务内将权限降至非 root 用户 aigenlabs（UID 10000）。如果宿主机的 ~/.aigenlabs/ 由不同 UID 拥有，请设置 AIGENLABS_UID/AIGENLABS_GID 以匹配宿主机用户，或确保数据目录可写：

chmod -R 755 ~/.aigenlabs

浏览器工具无法使用​

Playwright 需要共享内存。在 Docker run 命令中添加 --shm-size=1g：

docker run -d \
  --name aigenlabs \
  --shm-size=1g \
  -v ~/.aigenlabs:/opt/data \
  aigenlabs/aigenlabs-agent gateway run

网络问题后 gateway 无法重连​

--restart unless-stopped 标志可处理大多数瞬时故障。如果 gateway 卡住，重启容器：

docker restart aigenlabs

检查容器健康状态​

docker logs --tail 50 aigenlabs          # 最近日志
docker run -it --rm aigenlabs/aigenlabs-agent:latest version     # 验证版本
docker stats aigenlabs                    # 资源使用情况